Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ

Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Produit OrdinaireProgrammationGénération de codeRaisonnement sur le code

Qwen2.5-Coder est la dernière série de grands modèles linguistiques Qwen, spécialement conçue pour la génération, le raisonnement et la correction de code. Basé sur le puissant Qwen2.5, ce modèle a été entraîné sur 5,5 billions de lignes de code source, de bases de code textuelles et de données synthétiques, atteignant ainsi le niveau de pointe des LLM de code open source. Il améliore non seulement les capacités de codage, mais conserve également ses avantages en mathématiques et en capacités générales.

Génération de code : amélioration significative de la génération de code
capable de produire du code de haute qualité selon les instructions.
Raisonnement sur le code : compréhension améliorée de la logique et de la structure du code
facilitant l'analyse et l'optimisation du code.
Correction de code : capacité à identifier les erreurs dans le code et à proposer des suggestions de correction
améliorant ainsi la qualité du code.
Couverture complète des paramètres : couvre 6 tailles de modèles principales
répondant aux besoins des différents développeurs.
Base d'applications complètes : applicable aux applications du monde réel
telles que les agents de code

Le public cible est constitué de développeurs et de programmeurs
en particulier les professionnels qui ont besoin de générer
de comprendre et de corriger rapidement du code dans leurs projets. La série de modèles Qwen2.5-Coder fournit une aide au codage puissante
permettant aux développeurs d'améliorer leur efficacité et la qualité de leur code.

Un développeur utilise Qwen2.5-Coder pour générer le code d'un algorithme de tri rapide.
Lors d'une revue de code
Qwen2.5-Coder identifie les erreurs de code potentielles et propose des solutions d'amélioration.
Lors du développement de nouvelles fonctionnalités
Qwen2.5-Coder permet de construire rapidement des prototypes de code

1. Accédez au site Web Hugging Face et recherchez le modèle Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ.
2. Importez les bibliothèques et modules nécessaires en suivant les exemples de code fournis sur la page.
3. Chargez le modèle et le tokenizer à partir du modèle pré-entraîné à l'aide de AutoModelForCausalLM et AutoTokenizer.
4. Préparez l'invite d'entrée
par exemple

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ Alternatives

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ — Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF — Modèle d'instruction optimisé de 3 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B — Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct — Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 — Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — Modèle de génération de code à 0,5 milliard de paramètres, optimisé par instructions, issu de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct — Modèle d'instruction à 3 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int8 — Modèle d'instruction de 0,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4 — Modèle de génération de code de 0,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GGUF — Modèle d'instruction de 0,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ — Modèle de génération de code de 0,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — Modèle d'instruction optimisé de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8 — Modèle d'instruction de 3 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

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Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8 — Modèle linguistique open source pour la génération de code

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Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ — Grand modèle linguistique open source pour la génération de code

Qwen2.5-Coder-0.5B — Modèle de génération de code de 0,5B de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B — Modèle de 3 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder, spécialisé dans la génération et la compréhension de code.

Qwen2.5-Coder-7B — Modèle de génération de code de 7B paramètres de la série Qwen2.5-Coder

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Qwen2.5-Coder-14B — Grand modèle linguistique pour la génération et la compréhension de code

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — Modèle de génération de code de 14 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-32B — Modèle de génération de code open source le plus volumineux de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder — Modèle de code ouvert nouvelle génération, améliorant l'efficacité de la programmation.

DeepSeek-Coder-V2 — Modèle linguistique de code open source, améliorant l'intelligence de la programmation.

Codestral 25.01 — Modèle d'assistance à la programmation avancé développé par Mistral AI.

O1-CODER — Un outil d'assistance à la programmation qui tente de reproduire le modèle OpenAI O1.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ — Grand modèle linguistique open source pour la génération et l'inférence de code